机器学习-softmax逻辑回归源码实现
2017-08-30 10:53
405 查看
softmax代价函数与梯度下降推导如下：
测试数据如下：
源码如下：
正向传播：
反向传播：
结果：
测试数据如下：
源码如下：
正向传播：
反向传播：
结果：
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 3（逻辑回归实现多分类问题）
- 机器学习总结（二）：线性回归、逻辑斯谛回归（LR）、softmax回归、过拟合
- Stanford机器学习网络课程---第三讲（续）Matlab实现线性回归和逻辑回归: Linear Regression & Logistic Regression
- [机器学习]逻辑回归公式推导及其梯度下降法的Python实现
- 机器学习:逻辑回归python实现
- 机器学习之逻辑回归python实现
- 【机器学习】逻辑回归原理及其实现
- 【机器学习】逻辑回归原理及其实现
- 机器学习中的逻辑回归和线性回归的matlab程序实现
- 【机器学习】逻辑回归（matlab实现）
- 机器学习实战逻辑回归的java实现
- 机器学习之逻辑回归 Logistic Regression（二）Python实现
- 机器学习：逻辑回归与Python代码实现
- 机器学习入门：逻辑回归的原理与实现
- TensorFlow学习笔记（3）--实现Softmax逻辑回归识别手写数字（MNIST数据集）
- python机器学习案例系列教程——逻辑分类/逻辑回归LR/一般线性回归（softmax回归）
- 机器学习(2)：Softmax回归原理及其实现
- Logistic Regression 逻辑回归，Tensorflow源码实现
- 机器学习逻辑回归：原理解析及代码实现
- 机器学习（二）广义线性模型：逻辑回归与Softmax分类